AI Playground

AI Playground предлагает простой доступ к большим генеративным моделям с открытым исходным кодом. Сервис предоставляет графический интерфейс для тестирования LLM-моделей, экспериментов с настройками и проверки идей для AI-проектов.

Для интеграциии выбранной модели в ваше решение вы можете воспользоваться Foundational Models.

Обращаться к embedder- и ranker-моделям можно только через API Foundational Models с помощью справочника.

Действия с моделями в AI Playground:

Доступные модели:

Модель	Тип	Описание
BAAI/bge-m3	Embedder	Использует разные механизмы поиска в зависимости от запроса.
BAAI/bge-reranker-v2-m3	Embedder	Настраивает поиск и поддерживает многоязычные запросы.
intfloat/multilingual-e5-large	Embedder	Работает с неразмеченными текстами и поддерживает 100 языков.
intfloat/multilingual-e5-large-instruct	Embedder	Использует инструкции для повышения эффективности эмбеддинга, обучена на 93 языках.
amberoad/bert-multilingual-passage-reranking-msmarco	Ranker	Пересчитывает ранги предложений для улучшения поиска в Elastic Search.
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	LLM	Распространяет паттерны рассуждений крупных моделей на меньшие архитектуры.
meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct	LLM	Оптимизирована для диалогов, использует обучение с подкреплением.
Vikhrmodels/Qwen2.5-7B-Instruct-Tool-Planning-v0.1	LLM	Выполняет функцию Tool Planning и оценивает вызываемые функции.
t-tech/T-pro-it-1.0	LLM	Предназначена для настройки, использует 100 миллиардов токенов данных.
t-tech/T-lite-it-1.0	LLM	Облегченная версия модели для дальнейшей настройки.
RefalMachine/RuadaptQwen2.5-32B-Pro-Beta	LLM	Адаптация модели на русский язык с улучшенным токенизатором для ускоренной генерации.
RefalMachine/RuadaptQwen2.5-7B-Lite-Beta	LLM	Адаптация для быстрого ответа на русскоязычные запросы.
Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	LLM	Специализируется на задачах генерации кода.
Qwen/QwQ-32B	LLM	Специализируется на сложных задачах анализа и размышления.

Была ли эта статья полезна?

Поддержка Юридические документы